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研究作者及机构
本研究的作者包括Rui Wang（学生会员，IEEE）、Weijie Dai和Yi Jiang（会员，IEEE），均来自复旦大学信息科学与技术学院通信科学与工程系。研究论文发表于2023年9月的《IEEE Transactions on Communications》期刊第71卷第9期。
学术背景
本研究的主要科学领域为无线通信，特别是针对无蜂窝大规模多输入多输出（Cell-Free Massive MIMO）网络的上行链路优化。Cell-Free Massive MIMO技术通过分布式接入点（APs）的协作波束成形解决蜂窝网络中的小区间干扰问题，是未来无线网络的重要技术之一。然而，现有的集中式方法需要全局信道状态信息（CSI），且计算复杂度和前传链路（fronthaul）的通信负担较高，限制了其实际应用。因此，本研究旨在提出一种分布式学习方法，以降低前传链路的通信负担，同时避免显式的CSI估计。
研究目标
本研究的主要目标是开发一种适用于上行链路无蜂窝大规模MIMO网络的分布式学习方案，通过借鉴反向传播算法（Backpropagation Algorithm）的思想，实现多AP协作的波束成形优化。该方案应具有低计算复杂度，并适用于多种优化目标，如最小均方误差（MMSE）准则和最大总速率（MSR）准则。
研究流程
1. 系统模型与问题建模
研究首先建立了上行链路无蜂窝大规模MIMO网络的系统模型，包括K个用户设备（UEs）、L个接入点（APs）和一个中央处理单元（CPU）。每个UE通过波束成形向量发送单数据流，APs对接收到的向量信号进行压缩后发送至CPU进行集中处理。研究将网络建模为“准神经网络”（Quasi-Neural Network），并基于此提出了分布式学习方案。
分布式学习算法设计
研究提出了一种名为“分布式学习用于上行链路无蜂窝大规模MIMO波束成形（DLCB）”的算法。该算法通过模拟神经网络的训练过程，利用导频序列优化UEs、APs和CPU的权重。具体步骤包括：
算法实现与帧结构设计
研究设计了支持DLCB算法的帧结构，并将其集成到5G NR（New Radio）帧/时隙结构中。通过多次前向和反向传播迭代，算法能够快速收敛并适应时变信道。
仿真验证
研究通过大量仿真验证了DLCB算法的性能。仿真结果表明，该算法在多种优化目标下均优于现有方法，包括“分布式OTA”算法和“Level 3”方法。此外，研究还验证了算法在单天线UEs场景和时变信道场景下的有效性。
主要结果
1. 算法收敛性
仿真结果表明，DLCB算法在MMSE和MSR准则下均能快速收敛，且在MSR准则下的性能更优。
性能比较
与现有方法相比，DLCB算法在总速率和收敛速度上均表现出显著优势。例如，在相同迭代次数下，DLCB算法的总速率显著高于“分布式OTA”算法。
前传链路负担
DLCB算法显著降低了前传链路的通信负担。在数据传输阶段，每个AP仅需向CPU传递一个标量信号，而现有方法需要传递多个信号。
单天线UEs场景
在单天线UEs场景下，DLCB算法无需OTA信号传播，仅通过前传链路即可实现权重优化，且性能优于“Level 3”方法。
时变信道场景
在时变信道场景下，DLCB算法通过少量训练即可适应信道变化，表现出良好的鲁棒性。
结论
本研究提出了一种基于分布式学习的上行链路无蜂窝大规模MIMO波束成形优化方案，具有低计算复杂度、低前传链路负担和无需显式CSI估计的优势。该方案在多种优化目标下均表现出优异的性能，为未来无线网络的实现提供了重要参考。
研究亮点
1. 创新性
研究首次将准神经网络模型应用于无蜂窝大规模MIMO网络的优化，提出了基于反向传播思想的分布式学习算法。
实用性
DLCB算法在实际应用中具有显著优势，能够有效降低前传链路的通信负担，适用于大规模网络部署。
广泛适用性
该算法适用于多种优化目标，并能够适应单天线UEs和时变信道等复杂场景。
其他价值
研究还提出了将DLCB算法集成到5G NR帧结构中的具体方法，为未来5G及6G网络的实现提供了技术支持。此外，研究通过大量仿真验证了算法的有效性，为后续研究提供了可靠的数据支持。
以上是本研究的详细报告，涵盖了研究背景、目标、流程、结果、结论及其科学和应用价值。